CN113280846A - 用于检测车辆环境中的对象和/或结构的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
在根据本发明的用于检测车辆(F)环境中的对象和/或结构的方法中，确定(1)车辆的位置。针对所确定的位置的定位数据(LD)被传输(2)到中央服务器(S)。从中央服务器(S)接收(3)针对该位置和/或针对沿驾驶路线行驶时随后的未来位置的蜂群数据(SD)，其中，蜂群数据基于对传感器数据的统计分析，这些传感器数据已经在较前的时间点在该位置和/或未来位置由大量的另外的车辆所采集。借助接收到的蜂群数据(SD)，检查(4)对车辆环境中的对象和/或结构的以传感器方式的检测是否受影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于检测车辆环境中的对象和/或结构的方法，使得尤其确保了对这种对象或结构的鲁棒的检测。本发明还涉及一种对应的设备。
背景技术
目前，在机动车辆中使用了大量的辅助系统，以便在道路交通中驾驶车辆时尤其能够为驾驶员实现舒适度的改进以及安全性的提高。为此，在车辆中另外安装了用于监视车辆环境的传感器，例如一个或多个摄像机或基于超声、雷达或激光的传感器。
在此，简单的驾驶员辅助系统通知并警告驾驶员特别是危险情况，而进一步开发的系统还自动地干预车辆控制。因此，自适应速度控制可以与自适应巡航控制、通常也被简称为ACC(英文表述“Adaptive Cruise Control”的缩写)一起进行。在此，前方行驶车辆的位置和速度利用传感器、通常是布置在前部区域中的雷达传感器来确定，并且对应地自适应地利用发动机干预和制动干预来自动地调节配备有自适应巡航控制的后续车辆的速度以及距离。通过这种自动纵向调节减轻了驾驶员的负担，使得例如可以更舒适地进行长途的高速公路行驶。同样，必要时这可以与紧急制动辅助结合以有助于驾驶安全性，并且能够实现高能效的驾驶方式。基于照相机识别侧面标记的车道保持辅助可以负责将车辆保持在车道内，并且在必要时自动进行修正性的反向转向。此外，车道保持辅助和自适应巡航控制可以共同用于紧急系统，在该紧急系统中自动启动紧急停车。在此，例如可以利用传感器从驾驶员在较长时间段内没有表现出转向活动、制动活动或加速活动上识别出驾驶员意识不清。
尽管光学传感器系统(诸如红外传感器、激光雷达传感器或照相机传感器)依赖于良好的可见性，但超声传感器和雷达传感器也可以在黑暗、雾气或快速变化的光线情况下(诸如在驶入隧道或驶出隧道时)无问题地运行。即使在这样的边界条件下，也可以特别地通过雷达传感器测量利用传感机构采集到的对象与车辆之间的精确距离，以及可以将多个对象(诸如另外的车辆、护栏或人员)彼此分开并且可以跟踪其运动，其中还可以准确地确定相对速度。由于该原因，雷达传感器通常用于驾驶员辅助系统，该雷达传感器要么作为另外的传感器的补充(其中因此实现了对所生成的传感器数据的共同分析)，要么完全基于雷达传感器。
但是，即使在许多环境条件下，可以利用雷达传感器或超声传感器来可靠地识别出车辆环境中的对象和道路的结构限制(诸如护栏)，但是也存在采集被篡改或干扰并且识别出的对象不可信的情况。
在这种背景下，DE 10 2015 219 933 A1描述了一种用于对例如已经由车辆的传感机构生成的测量值进行可信度测试的方法。为了提高传感机构的安全性和可靠性，在此设计有V2X技术的自我车辆使用本地环境中的V2X车辆的V2X信息，以除了别的之外还对自身的传感器数据进行可信度测试。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种用于检测车辆环境中的对象和/或结构的改进的方法和一种对应的设备。
上述技术问题通过具有本发明特征的方法以及通过根据本发明的设备来解决。本发明的优选的设计方案是本发明的内容。
在根据本发明的用于检测车辆环境中的对象和/或结构的方法中确定车辆的位置。针对所确定的位置的定位数据被传输到中央服务器。从中央服务器接收针对该位置和/或针对沿驾驶路线行驶时随后的未来位置的蜂群数据(Schwarmdaten)，其中，蜂群数据基于对传感器数据的统计分析，这些传感器数据已经在较前的时间点在该位置和/或未来位置由大量的另外的车辆所采集。借助接收到的蜂群数据，检查对车辆环境中的对象和/或结构的以传感器方式的检测是否受影响。
在此，蜂群数据可以基于传感器数据，该传感器数据已经由大量另外的车辆在沿相同驾驶路线行驶时先前在完全相同的位置处确定。因此，与DE 10 2015 219 933 A1中描述的方法不同，其恰好不限于与自我车辆在相同的时间点位于自我车辆位置附近、即位于自我车辆的当前本地环境中的车辆的传感器数据。更确切地说，蜂群数据可以基于另外的车辆的传感器数据而生成，这些数据已经在较大的时间段上被采集，该较大的时间段可以在多个小时、多天、多个周或多个月上延伸。由此，确保了借助针对自我车辆的任意位置的蜂群数据可以确定利用自我车辆传感器是否可靠地检测当前或即将到来的车辆环境中的对象或结构，并且是否可以例如被驾驶员辅助系统使用，或者是否存在对传感器的功能性的影响。
根据本发明的一种实施方式，在此利用车辆的一个或多个传感器来采集车辆环境，其中针对车辆环境中的对象和/或结构生成传感器数据，并且通过将由车辆生成的传感器数据与蜂群数据进行比较，来对对象和/或结构的检测进行可信度测试。
尤其在可信度测试结果为负的情况下，在此可以丢弃或修正由车辆生成的传感器数据。
在此有利的是，在可信度测试结果为负的情况下，将由车辆生成的传感器数据和/或关于可信度测试结果为负的信息传输到中央服务器。
同样，优选地从中央服务器接收关于在车辆的驾驶路径上位于前方的环境对象的信息，针对该环境对象已经针对多个车辆确定了可信度测试结果为负。
有利地，借助数字环境地图和对数字环境地图中记录的地标的以传感器方式的检测，确定针对车辆沿驾驶路线行驶时的位置的高准确度的定位数据。
根据一种实施方式，在此，在可信度测试中，对蜂群车辆的平均车道进行分析，并且如果利用车辆的传感器采集到的环境对象根据数字地图位于车道旁边，但以传感器方式的采集得出，该环境对象位于该车道上，则宣布该利用车辆的传感器采集到的环境对象无效。
同样，根据另外的实施方式，据此有利地对数字地图进行分析，以确定车辆是否即将驶入已知传感器受影响的环境中，并且在这种情况下，发出关于传感器可能受影响的警告提示。
此外，根据另外的实施方式，据此对数字地图进行分析，以确定该数字地图在当前的车辆环境中是否具有应当被车辆的传感器不受影响地采集的环境对象，并且对于该环境对象仍然没有被采集到的情况，则输出关于传感器可能损坏、未对准或污染的警告提示。
同样，根据另外的实施方式，对于由车辆的传感器采集到的如下环境对象，即该环境对象根据数字地图和/或另外的传感器数据在基本上平行于行驶方向的扩展区域上延伸，但对于该环境对象来说传感器数据具有跳跃，则将采集到的环境对象宣布为无效。
根据本发明的用于检测车辆环境中的对象和/或结构的设备具有：
-至少一个传感器，其对车辆环境进行采集；
-位置确定单元，其用于确定车辆的位置；
-通信单元，其用于将针对所确定的车辆位置的定位数据传输到中央服务器，以及用于从中央服务器接收蜂群数据，该蜂群数据已经通过统计分析传感器数据而被生成，该传感器数据已经在较前的时间点在该位置和/或未来位置由大量的另外的车辆所采集；以及
-分析和控制单元，其借助接收到的蜂群数据，检查利用至少一个传感器对车辆环境中的对象和/或结构的检测是否受影响。
优选地，至少一个传感器被设计为雷达传感器。
附图说明
根据以下描述结合附图示出了本发明的另外的特征。
图1A和图1B示出了根据本发明的方法的流程图；以及
图2示意性地示出了具有根据本发明的设备的车辆以及中央服务器，该中央服务器基于车辆的定位数据将蜂群数据传输到车辆。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的原理，以下根据附图更详细地阐述本发明的实施方式。应当理解，本发明不限于该实施方式，并且所描述的特征也可以在不脱离本发明的保护范围的条件下被组合或修改。
图1A和图1B示出了根据本发明的方法的流程图。在第一方法步骤1中，在沿驾驶路线行驶期间，例如利用卫星支持的导航系统(如GPS系统)结合数字地图数据，确定自我车辆的当前位置数据。特别地，结合其中记录了各种地标(诸如信号灯或交通标志)的位置的高准确度的地图数据，在此通过与由车辆传感器所测量的这些地标的相对距离和位置进行比较，可以非常精确地确定自我车辆的当前位置。
在方法步骤2中将所确定的位置传输到中央服务器。该服务器可以作为用于自我车辆和因特网中的多个另外的车辆的后端服务器来提供，并且可以是在此未进一步描述的IT基础设施的一部分。在此，相应的车辆与服务器之间的通信经由无线的数据无线电连接、例如借助设置在车辆中的移动无线电单元来实现。
据此，服务器确定蜂群数据，该蜂群数据关于由自我车辆所传输的位置或者在进一步的驾驶走向中由自我车辆在未来所通过的位置。为此，中央服务器可以访问数据库，在该数据库中存储了针对较大的地理区域中的道路网络的蜂群数据的全面的集合。
在此，这些蜂群数据基于在道路网络上行驶时在较早的时间点已由大量的车辆、即所谓的车辆蜂群所采集的参数。为此，已经将分别采集的参数从蜂群车辆传输到中央服务器，中央服务器借助适当的算法对其进行统计分析，并从中确定蜂群数据。
在此，蜂群数据可以包含各种元数据、诸如针对行驶道路的蜂群轨迹，这些蜂群轨迹根据不同蜂群车辆对该道路分别行驶的轨迹而得出，或者还可以包含在该道路上行驶时由蜂群车辆识别出的车道标线、护栏或车道边缘。此外，蜂群数据中还可以包含识别到的地标、如路牌。必要时，还可以在对传感器数据进行统计分析时考虑与时间相关的参数(如采集传感器数据时的时间、日期和/或星期几)，从而提供取决于时间的蜂群数据。同样可以规定，采集到的传感器数据配备有时间戳并且在统计分析中一并考虑该时间戳。例如，为了在生成蜂群数据时能够更好地应对道路网络的变化，可以较低地加权例如较老的传感器数据或者还可以配备有基于时间戳的到期日期。
然后，将基于自我车辆的位置说明来请求的蜂群数据从服务器发送回自我车辆，并在方法步骤3中由该自我车辆接收。该传输也可以尤其经由移动无线电网络来进行。
利用所接收的蜂群数据，然后在方法步骤4中检查在当前或未来的位置上对自我车辆环境中的对象和/或结构的以传感器方式的检测是否受影响。这种影响尤其可以基于错误的传感器信号，这些错误的传感器信号可以通过自动地对方法步骤5中通过自我车辆的传感器所接收的传感器数据进行可信度测试来检测。因此，通过合适的算法，可以将利用车辆传感机构所采集的车辆环境中的对象与针对当前车辆位置的蜂群数据进行比较。
例如，如果利用自我车辆的雷达传感器和/或超声传感器检测到车道旁的护栏，则可以将基于传感器数据通过自我车辆所确定的护栏的位置与蜂群数据中所包含的关于外部车道标线当前位置的信息进行比较。在此，然后可以确定护栏和车道标线的相对位置以及还有护栏与车道标线之间的距离。
尽管特别是利用雷达传感器通常可以在行驶路线的大部分上无问题地进行对护栏的采集，但是例如在行驶过隧道或金属桥时所发射的雷达波的不期望的反射可能导致错误地识别或对应由雷达传感器所采集到的护栏。因此，基于所采集到的反射，护栏的位置可能被错误地确定为不位于行驶车道旁边，而是位于该车道中间。
这可以通过将传感器数据与蜂群数据进行比较来检测。在此，首先可以在方法步骤6中检查自我车辆环境中的一个或多个对象和/或结构是否已被自我车辆的传感器检测到。如果是这样，那么则可以首先在方法步骤7中检查其与蜂群数据相比是否可信。如果传感器数据可信，则可以在方法步骤8中由驾驶员辅助系统使用这些传感器数据。
反之，如果传感器数据不可信(例如因为由于隧道中或金属桥上雷达/超声传感器的错误对象识别，护栏与车道标线之间的距离跳跃式地变化)，则因此可以对此做出进一步的反应。因此，在方法步骤9中，首先可以检查是否可以例如通过将基于传感器数据所确定的采集到的对象的位置移动了从历史中已知的偏移距离来对被篡改的数据进行修正。在方法步骤10中进行这种修正之后，修正后的数据同样可以在方法步骤8中被驾驶员辅助系统使用。反之，如果无法进行校正，则在方法步骤11中将所涉及的雷达对象或超声对象的数据设置为非有效并丢弃。
为了对传感器数据进行可信度测试，在此除了关于车道标线的信息之外，还可以使用另外的信息。因此，在该区域中例如可以附加地考虑蜂群轨迹，以便检查雷达对象与蜂群轨迹之间的距离是否可信。同样，关于车辆当前是否是在隧道中或在金属桥上的信息可以借助蜂群数据或者也可以借助地图数据来获得，并在可信度测试中予以考虑。
通过这种可信度测试显著提高了识别出的雷达对象的鲁棒性或可靠性。因此，如果虽然原则上还设置了外部照相机来采集相应的对象，但是该外部照相机由于光照条件不利未提供清晰的数据，则这还是特别有利的。
此外，由于蜂群数据不限于照相机的当前可见区域，因此相较于与来自外部照相机的信息进行比较，雷达对象与蜂群数据进行比较能够实现显著的进一步的预测。因此，还可以针对尚待驶过的弯道之后的区域或尚未驶过的隧道内的区域进行该预测。特别是对于其中必须及早知道其他道路状况或车道状况的自动化的车辆功能而言，这是有利的。因此，例如在自动紧急停车的情况下，如果出现驾驶员健康损害，则为了将车辆自动变换到紧急车道随后自动执行停车，必须确保紧急车道具有足够的宽度。
同样地，驾驶员辅助系统的可能的系统限制可以及早通过蜂群数据的预测来指示，该预测在更大的距离上是可能的。因此，例如可以在驶入隧道之前就已经发出自动紧急停车功能在隧道内仅能有限制地使用的警告。
此外，在蜂群数据与基于传感器的对象识别之间存在严重偏差的情况下，有关于此的信息可以被传输到中央服务器，该信息被存储在那里并且然后被用于进一步的功能改进。因此，例如可以存储关于由于护栏根据雷达信号位于从蜂群数据已知的车道标线之内因此在特定隧道中护栏显然被雷达传感器错误识别的信息，并且可以在行驶过该隧道之前将该信息传输到车辆。
如以上所描述的，如果车辆需要蜂群数据并且因此从服务器请求蜂群数据，则可以以拉模型(Pull-Model)的形式进行对蜂群数据的传输。同样，一旦对于路线部段出现新的蜂群数据，则传输也可以以推模型(Push-Model)的形式预先进行，随后将蜂群数据存储在车辆的存储器中。在该情况下，还可以同时向大量车辆进行传输。
代替通过以上所描述的可信度测试来改进识别到的雷达对象的鲁棒性或可靠性，还可以通过将传感器数据与蜂群数据进行比较来进行对一个或多个传感器的功能性的检查。为此，可以据此必要时与车辆中存在的高精度数字地图相结合地分析蜂群数据，以确定当前的车辆环境中是否存在应被车辆传感机构采集的环境对象。如果存在这种环境对象，但是没有由车辆的传感器输出对应的传感器数据，则该传感器可能损坏、未对准或污染。为此，然后在方法步骤12中可以借助警告提示通知车辆驾驶员。警告提示在此例如可以通过仪表盘中的对应的视觉显示或平视显示(Head-up-Display)来输出，或者经由车辆的扬声器作为语音输出来输出。
图2中示意性地示出了具有根据本发明的设备的车辆F和中央服务器S。车辆F尤其可以是乘用车或卡车。
为了根据本发明地检测车辆环境中的对象和/或结构，车辆具有不同的单元。因此，尤其设置了用于执行根据本发明的方法的分析和控制单元AS，该分析和控制单元例如可以被设计为车辆F的控制设备，并且可以具有一个或多个微控制器或微处理器。
首先可以利用导航单元N基于接收到的GPS信号对车辆进行粗略的定位。结合高准确度的地图数据和传感器支持的对车辆环境中地标的采集，则可以非常精确地定位车辆。为此，车辆可以具有车辆照相机K，该车辆照相机采集车辆前方的车辆环境，并且必要时还采集车辆旁边的车辆环境。由车辆照相机生成的图像数据或视频数据可以经由车辆中的数字数据总线DB馈送到分析和控制单元AS，该分析和控制单元对图像数据进行分析，以便利用合适的图像处理方法来识别车辆环境中的地标，并且由此生成针对车辆当前位置的定位数据。
此外，车辆具有至少一个雷达传感器RS，利用该雷达传感器对车辆环境进行采集并且生成针对车辆环境中的对象和/或结构的传感器数据RSD。雷达传感器的传感器数据RSD同样被馈送到分析和控制单元AS。
同样，车辆具有移动无线电传输单元C，利用该移动无线电传输单元可以将定位数据传输到服务器并且接收蜂群数据SD。
然后，分析和控制单元AS可以基于接收到的蜂群数据SD执行以上所描述的对传感器数据RSD的可信度测试。在此，可以连续地进行对数据的比较，以便能够在任何时间对错误的传感器数据做出快速反应。
在车辆F中还设置了基于传感器数据的驾驶员辅助系统FA，只要在可信度测试中识别为有效，则提供辅助功能、如车辆的自动紧急停车。
附加地，车辆可以具有未示出的另外的组件。因此，例如可以设置存储器以存储蜂群数据。
本发明可以应用于任何需要为集成辅助系统或自动驾驶进行高准确度定位的车辆，但不限于此，而是例如也可应用在可驾驶机器人中。
附图标记列表
1-12 方法步骤
F 车辆
RS 雷达传感器
K 照相机
AS 分析和控制单元
N 导航单元
FA 驾驶员辅助系统
C 通信单元
DB 数据总线
LD 定位数据
SD 蜂群数据
S 服务器
Claims (12)
1.一种用于检测车辆环境中的对象和/或结构的方法，其中，
-确定(1)车辆(F)的位置；
-将针对所确定的位置的定位数据(LD)传输(2)到中央服务器(S)；
-从所述中央服务器(S)接收(3)针对所述位置和/或针对沿驾驶路线行驶时随后的未来位置的蜂群数据(SD)，其中，所述蜂群数据基于对传感器数据的统计分析，所述传感器数据已经在较前的时间点在所述位置和/或所述未来位置由大量的另外的车辆所采集；以及
-借助接收到的蜂群数据(SD)，检查(4)对车辆环境中的对象和/或结构的以传感器方式的检测是否受影响。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，利用车辆的一个或多个传感器(RS)来采集车辆环境，并且针对车辆环境中的对象和/或结构生成传感器数据(RSD)，并且通过将由车辆生成的传感器数据(RSD)与所述蜂群数据(SD)进行比较，来对对象和/或结构的检测进行可信度测试。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在可信度测试结果为负的情况下，丢弃或修正由车辆生成的传感器数据(RSD)。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，在可信度测试结果为负的情况下，将由车辆生成的传感器数据(RSD)和/或关于可信度测试结果为负的信息传输到所述中央服务器(S)。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，从所述中央服务器(S)接收关于在车辆的驾驶路径上位于前方的环境对象的信息，针对所述环境对象已经针对多个车辆确定了可信度测试结果为负。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，借助数字环境地图和对数字环境地图中记录的地标的以传感器方式的检测，来确定针对车辆沿驾驶路线行驶时的位置的高准确度的定位数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述可信度测试中，对蜂群车辆的平均车道进行分析，并且如果利用车辆的传感器(RSD)采集到的环境对象根据所述数字地图位于车道旁边，但以传感器方式的采集得出，所述环境对象位于所述车道上，则宣布所述利用车辆的传感器(RSD)采集到的环境对象无效。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，据此对所述数字地图进行分析，以确定车辆是否即将驶入已知传感器受影响的环境中，并且在这种情况下，发出关于传感器可能受影响的警告提示。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，据此对所述数字地图进行分析，以确定所述数字地图在当前的车辆环境中是否具有应当被车辆的传感器(RSD)不受影响地采集的环境对象，并且对于所述环境对象仍然没有被采集到的情况，则输出关于传感器可能损坏、未对准或污染的警告提示。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，对于由车辆的传感器(RSD)采集到的如下环境对象，即所述环境对象根据所述数字地图和/或另外的传感器数据在基本上平行于行驶方向的扩展区域上延伸，但对于所述环境对象来说传感器数据具有跳跃，则将采集到的环境对象宣布为无效。
11.一种用于检测车辆环境中的对象和/或结构的设备，其具有：
-至少一个传感器(S)，所述传感器对车辆(F)环境进行采集；
-位置确定单元(N)，所述位置确定单元用于确定车辆的位置；
-通信单元(C)，所述通信单元用于将针对所确定的车辆位置的定位数据(LD)传输到中央服务器(S)，以及用于从所述中央服务器接收蜂群数据(SD)，所述蜂群数据已经通过统计分析了传感器数据而被生成，所述传感器数据已经在较前的时间点在所述位置和/或未来位置由大量的另外的车辆所采集；以及
-分析和控制单元(AS)，所述分析和控制单元借助接收到的蜂群数据(SD)，检查利用至少一个传感器(S)对车辆环境中的对象和/或结构的检测是否受影响。
12.根据权利要求11所述的设备，其中，至少一个传感器(S)被设计为雷达传感器。
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